随着信息技术的迅猛发展,P2P网络受到了广泛的重视,并已成为当前最为流行的网络共享应用之一。由于用户并不总是希望找出所有的精确结果,而只需要排列出最符合查询的前k个结果,因而Top-k查询作为基础聚集查询,在很多领域起着重要的作用。在P2P网络中,Top-k查询处理同样占有相当重要的地位。在传感器网络、P2P网络等分布式环境中,由于测量工具的精确度、测试环境和网络延迟都会导致信息的不确定和模糊,所以采集的数据很大程度上是不确定的；近年来,虽然针对集中式数据库中确定数据的Top-k查询研究已经取得了很大进展,但是在P2P网络等分布式环境中,如何高效实现不确定数据的Top-k查询则一直是一个比较困难的问题,也是当前该领域的研究热点之一。本文提出了一种适合于大规模P2P网络环境的不确定数据Top-k查询处理方法,该方法适合于超节点结构的P2P网络,能够充分利用超节点的能力来完成数据的Top-k查询处理。在该方法中,首先使用改进的四叉树索引为本地节点上不确定数据建立局部索引；然后在超级节点上形成汇聚索引,并存储整个网络中不确定数据的一些摘要信息,并以四叉索引树方式构建全局分布环索引,使不确定数据索引分布在不同的超级节点上,从而实现了负载均衡；基于所提出的索引结构,本文首先提出了一种有效的超节点全局数量剪枝策略,能够极大的减少数据的传输代价和计算代价；然后根据超级节点中不确定数据区域上下界关系,提出了一种超级节点本地剪枝方法,以进一步减少计算代价；最后合并有效的候选集,并通过不断剪枝的方法确定最终Top-k查询结果。本文给出大量的模拟实验来验证所提出方法的正确性和有效性,实验结果表明该方法在数据传输代价、剪枝比率和负载均衡等方面都有良好的性能。